基于小波去噪的BP神经网络短期风功率预测方法设计

为了减小电网波动,提高电网调度的安全性、稳定性,风功率预测的研究尤其重要。运用基于小波去噪的BP神经网络算法进行风功率预测,通过建立预测模型对历史数据进行训练、仿真调试,找到最优组合方式。与传统的BP神经网络预测对比,基于小波去噪的BP神经网络算法明显提高了预测精度。     

基于实时视频感知的虚拟体育交互系统

针对疫情常态化背景下,传统体育项目受场地、器材等限制,市场上相关产品价格昂贵、可扩展性不足等问题,提出了一种基于实时视频感知的虚拟体育交互系统.该系统设计视频数据采集模块和人体关节点提取模块,结合OpenPose获取人体的关节点坐标,实时捕捉人体手势以及肢体动作.动作语义理解模块包括运动动作理解和绘图动作理解.前者根据运动中肢体关节点的相对位置关系,识别运动动作语义.后者将手腕部关节点绘图动作轨迹生成为草图图像,使用AlexNet进行识别分类,解析为对应的绘制动作语义.该模型在边缘端设备的分类准确率为98.83%.采用基于Unity设计的草图游戏应用作为可视化交互界面,实现在虚拟场景中的运动交互.该系统使用实时视频感知交互方式实现居家运动健身,无需其他的外部设备,具有更强的参与度和趣味性.     

黑索今制备过滤过程中的特性与安全性?

为分析黑索今(RDX)制备过滤工艺中的特性和安全性,以一定固含量的RDX-水悬浮液为物料,模拟RDX生产的过滤过程,通过测试RDX静态恒定压差下的过滤时间所对应的滤液流量,得到了不同操作条件下的过滤常数K和滤饼压缩性指数s,并讨论了过滤条件对过滤特性的影响。结果表明,过滤常数K值随介质厚度的减小、过滤压力和介质孔径的增大而增大,RDX滤饼属中、轻度压缩材料。结合RDX静态和动态过滤过程中滤饼含湿量变化规律,对过滤过程的安全性进行了分析,结果表明,过滤工序的操作安全性明显高于干燥工序。     

一种减少测距误差的传感器网络定位算法

接收信号强度(RSSI)常被作为无线传感器网络定位算法的测距技术,通常,获取的RSSI信号序列中同时存在随机误差和粗差两种误差,利用以往常用的算法都难以消除混合误差对RSSI测量统计数据的影响;在分析两种误差特征的基础上,提出了一种基于统计中值的加权定位算法,算法在去除粗差的基础上,能在一定程度上平滑了随机误差,算法不仅提高了定位的精度,同时提高了节点的覆盖率;理论分析和仿真结果都表明算法具有较高的定位精度和覆盖率,最优情况下定位精度较原先算法能够提高6.99%,而不可定位节点比例下降8.05%。     

借鉴CDIO理念构建实践教学体系

针对应用型本科院校实践教学过程中存在的现实问题,以计算机专业为例,提出借鉴CDIO工程教育模式构建实践教学体系的思路;详细论述实践教学体系的构建步骤,即确定人才培养目标、分析能力及素质要求、设计一体化课程计划、构建实践教学体系;最后从师资队伍和实践条件及管理两个方面讨论实践教学体系支撑条件的建设内容。     

计算机科学与技术专业应用型本科师资队伍建设探析

近年来学生就业形势严峻,地方应用型高校有必要进行应用型计算机人才培养模式改革,其中师资队伍建设是关键。在分析目前计算机科学与技术专业应用型本科师资队伍建设中存在的问题的基础上,着重从3方面提出提高教师实践能力、加强师资队伍建设的具体措施,并取得一定成效。     

基于单字音特征提取的说话人识别方法

证实普通话可以分解为辅音音素和单元音音素通过过度音的连接,提出一种单字音特征提取方法。该方法在传统的帧特征提取基础上,对相关帧进行二次处理,得到单字语音中的多个代表帧,将代表帧进行拼接作为单字的特征矢量。这种特征提取方法能更好地表现说话人单字发音中相邻语音帧之间的连续性。仿真实验表明该方法在说话人识别系统的应用中达到较高的识别率,使识别时间进一步缩短。     

偏序时态XML索引TempPartialIndex

时态数据管理是常规数据管理的深化和扩展,具有理论研究的意义与实践应用的价值.时态数据索引是时态数据管理的重要技术支撑,是其中的一个研究热点.首先,提出了一种时态数据结构,通过数据节点间的偏序关系,可将常规的二维时间区间的处理转化为基于偏序的时态等价类上的一维的处理,该数据结构可以快速有效地处理时态操作;其次,在该新型时态数据结构基础上研究了时态XML索引TempPartialIndex,其基本特征是将时态数据结构整合到非时态的XML索引中,即,将其整合到语义层之中,通过时态过滤和语义过滤掉大量节点之后,再进行结构连接;另外,着重讨论了基于TempPartialIndex“一次一集合”及其时态变量查询和增量式的动态更新机制.同时,仿真结果表明：TempPartialIndex能够有效地支持时态XML的各类查询及更新操作,技术上具有可行性和有效性.     

基于改进的多流形算法的人脸图像集识别

一个图像集由大量变化不一的图像组成,而且这些图像都表示同一个人.现实中的图像集数据是非线性的,造成这些现象的因素有人脸的角度不同、光线的明暗等,因此图像集中的每幅图像都是变化的,如果近似的将一个图像集建模为线性子空间,而忽略了集合中数据结构的变化,很显然是不合理的,这也必然会影响到最后的识别率.受流形理论知识的启发,可以将图像集建模为一个流形,这与传统的将图像集建模为子空间的方法有着本质区别.本文在基于流形的人脸图像集识别方法的基础上进行改进,提出新的计算样子空间距离方法,最后采用所有最短子空间距离的平均值作为流形之间的距离,称为改进的多流形方法(Improved multi-manifold method,IMM).IMM方法在CMU PIE数据库上进行实验,结果表明该方法相比其他方法具有更高识别率.     

工厂实习背景下的中职电工教学方法研究

随着我国市场经济的不断发展完善,对人才的需求逐渐上升到了一定的高度,所以说当今社会人才的培养才是我国目前最重要的问题。针对我国目前的人才教育,中职教学是一个提供复合型发展人才的主要教学通道,而工厂实习背景下的中职电工教学问题则是中职教学过程中一个重要的环节,本文主要阐述的内容则是工厂实习背景下中职电工教学方法的研究。